2025年中小银行的AI浪潮焦虑

2025年，中小银行在AI浪潮面前的焦虑，普遍被归结为“三缺”困境：缺钱、缺人、缺数据。

与大型银行相比，中小银行拥抱AI面临更多现实的难题。一是中小银行IT预算整体规模小，可用于大模型的投入规模在百万或千万级别，而大型银行在金融大模型领域的投入往往数以亿计。二是中小银行科技型人才缺乏，成为靠自身力量布局AI的一大短板。

同时，“免费、开源”并不等于零成本。虽然免费的AI模型可以降低初始部署的成本，但其后续的技术维护和更新却可能需要银行投入大量的时间和资金。例如，大模型的运算要求极高，可能导致银行需要投入更多的算力来处理数据，这会增加硬件基础设施的投入。技术部署后，隐性成本如算力投入、数据治理、员工培训等也随之增加。

目前中小银行科技人员主要为软件开发、系统运维、网络机房维护等方面人员，数据分析挖掘和AI人才较为匮乏。缺乏专门的数据分析团队，缺乏专业的数据分析人才资源，已成为中小银行布局大模型面临的算法瓶颈。

与大型银行“大而全”综合化服务的需求有所不同，中小银行的业务发展逻辑是区域化、特色化经营，这意味着中小银行不必走大型银行的智慧金融构建之路。

中小银行在当下的AI突围之战中，首先要推进思维的转变，数字金融建设需要“一把手”工程的战略站位，也需要落到场景的战术精进，无法全盘推进大模型落地场景的时候，可以选取部分场景采用“以用带建”的模式；其次是能力重构，与第三方厂商的生态合作与共建是有效路径；最后，最重要的是找到布局AI的适合路径，才能真正有效地让AI创造价值。

中小银行的AI浪潮焦虑

2025年中小银行的AI浪潮焦虑

为“三缺”困境

创造价值

中小银行短板

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